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PMD算法在TOF 技術領域中的應用

2020-01-13 05:12:22嚴建偉
智能制造 2020年2期
關鍵詞:測量系統

嚴建偉

一、引言

為了有效改善TOF類產品的視覺圖像效果, 提高產品的質量。本文嘗試通過研究、改善產品中的算法軟件,達到完善圖像處理效果的目的。

二、TOF 技術和PMD算法的起源及其應用

1、TOF 起源及TOF技術

1607年,意大利科學家伽利略,通過在相鄰的兩座山的山頭上用燈光閃現接收光源,通過光速測量兩點的距離,這是TOF 技術的最初起源。TOF (Time of Light)技術是根據光在往返過程的傳播時間, 對光源到被測物體之間的距離進行有效測量的技術。

工作原理概述:激光發射光源向被測物體發送連續光信號。入射光信號在被測物體上產生反射光,利用光、電探測器接收反射光信號,根據光的傳播速度和傳播時間, 確定光源到被測物體之間的距離。

現代TOF 測量技術主要分為直接測量和間接測量法兩種,TOF測量技術主要是連續波調制方法和脈沖調制方法,連續波調制方法能夠實現諸多不同的調制、檢調和檢測方式,并能夠利用頻率調制方式和幅度調制方式。連續波調制方法中的幅度調制主要分為單頻調制和幅度調頻,利用光發射信號與接收信號之間的相位延遲和頻率偏移,測量出被測物體到光源的距離。

PMD (Potonic Mixer Device) 是TOF技術的三維成像系統,能夠實時獲取動態場景的距離信息,PMD算法可以通過正則化算法圖像處理重建,用于提升空間分辯率, 抑制隨機噪聲,實現距離圖像的超分辯率重建。

2、 PMD-TOF 算法工作原理

系統如圖1所示。

◎溫度校正;

◎FPPN (固定相位模式噪聲)校正;

◎計算雙頻距離;

◎自適應處理后, 計算雙頻距離;

◎計算三維坐標, 按式(15)、(16)和(17)計算坐標;

◎有效圖像生成。

4、各類圖像生成

距離圖像又稱為深度圖像,可以矩陣表達方式顯示,距離像素按行列排布,圖像矩陣中任何一點的元素值是表示相機到被測物體之間測量的距離值。三維建模圖像以被測物體為中心來詳細地描述物體所具有的三維形狀。PMD算法在TOF 相機的應用, 形成一種新型的3D成像系統,能夠實時地獲取距離圖像信息。

(1)雜散光校正

雜散光形成,是成像系統中不需要的噪聲(光),非成像光線所成的像。由像面離焦或由明亮光源呈鬼影一樣的像,由透鏡表面反射形成。視場以外的光線穿越主鏡,以雜散光形式匯聚焦平面,如圖4和圖5所示。

(2)應用實例

應用PMD 算法,通過LIBSPECTURE和 SDK,對雜散光進行校正處理,如圖6所示。

經算法處理雜散光后,圖像如圖7所示。

(3)歧義距離去除

應用PMD 算法,通過LIBSPECTURE SDK,修正圖像,如圖8所示。

(4)自動曝光

應用PMD 算法, 通過LIBSPECTURE SDK,控制曝光過程,修正設定相關參數和圖像,見公式(18),如圖9所示。

曝光參數修定前后的圖像比較,如圖10、圖11所示。

(5)多徑干涉

光線會在目標場景中多次反射,一個物體不僅會反射相機發射的調制光,也會反射來自其他間接路徑的光。多個來源的反射光之間會導致干擾,從而引起深度測量的誤差。這種現象就是大家熟知的多徑效應, 影響成像質量,如圖12、圖13和圖14所示。

四、算法標定和坐標確定

1、 標定值坐標確定

設定O為TOF 系統(X、Y、Z)坐標系中心,0為系統圖像(X,Y)坐標系中心, 空間任意物點為P,經TOF 系統模組成像后, 在TOF 系統成像坐標系(X,Y)中為p點,TOF 系統對亮度圖像的標定主要是確定系統內外 部參數和畸變系數、焦距。如圖像的真實中心坐標u0,v0,徑向畸變系數k1,k2,切向畸 變系數P1,P2等。通過參數和畸變系數,可以準確獲得TOF 系統坐標和圖像坐標系的變換關系,建立以下模式。TOF系統齊次坐標表達為(xc yc zc)T,存在如下數模關系,見公式(20)。

2、PMD算法標定、環境和設備

進行PMD算法標定需要如圖18所示的設備,BOX1為LED box,BOX2為Fiber box。 BOX1 LED box 主要用于透鏡參數(Lens Parameters)和固定圖像相位噪聲(FPPN)標定, LED box 中的標板上按規律布滿 LED 燈,標定前需標記每個 LED 燈的位置,通過矯正后的透鏡參數, 計算相應三維坐標系的參數。Fiber box 主要用于擺幅(Wiggling)標定。 如圖18所示,Fiber box 連接 30 根長度不一的光纖,標定前需設定光纖的長度。通過30個不同距離得幅度值,擬成擺幅函數。

同時完成視場角(FOV)、暗電流和固定模式噪聲(FPN)標定測試。

五、結論

TOF 技術廣泛應用于三維可視化、模式識別、計算機視覺和多媒體等技術領域,已成為工業、軍事檢測控制和環境監測等領域不可缺少的技術,PMD算法的改進和提高,超分辨率的重建和降噪聲,有效提升圖像質量,在圖像處理領域中有一定的科研價值和實用意義。

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